在腦功能網(wǎng)絡(luò)連接的研究中,相位同步一直以來被看作檢測時域上具有相同動態(tài)的區(qū)域的有效途徑。先前提出的連接性指標如:鎖相值（phase locking value,PLV）、相位滯后指數(shù)（phase lag index,PLI）、帶權(quán)的相位滯后指數(shù)（weighted phase lag index,wPLI）,這些指標都被廣泛使用。但是,它們在不同程度上都會受到容積傳導和噪聲的影響。除此之外,以上指標還需要納入人為設(shè)定的閾值從而判斷連接是否顯著,而這無疑又為連接性性分析增加了人為不確定因素。本文提出了一種新的連接性指標—基于Wilcoxon符號秩和檢驗的相位滯后算法（phase lag based on the Wilcoxon signed-rank test,PLWT）,該算法以Wilcoxon符號秩和檢驗為框架,能夠在避免使用閾值的前提下識別更多有效連接。為了驗證所提出算法的優(yōu)越性,本文使用了1組模擬數(shù)據(jù)集和2組真實EEG數(shù)據(jù)集進行實驗。首先,基于模擬數(shù)據(jù),我們比較和分析了PLWT算法和其他傳統(tǒng)算法分別在容積傳導、噪聲和樣本量偏差影響下的表現(xiàn)。其次,我們預(yù)測和比較了PLWT算法以及其... 

【文章來源】：東南大學江蘇省211工程院校985工程院校教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：60 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

腦網(wǎng)絡(luò)在小世界維度和度分布維度上的拓撲結(jié)構(gòu)

電極分布圖

電極分布圖

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3620416